y1=[208.7 208.7 193.4 182.6 210.8]'; x1=[0 0.0843 0 0 0.0911]'; x2=[0 0 0.0883 0 0.0886]'; x3=[0 0 0 0.0597 0.0786]'; x4=[0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004]'; x5=[0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018]'; x6=[0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029]'; x7=[0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011]'; x8=[0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003]'; x9=[0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003]'; x10=[0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025]'; x11=[0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015]'; x12=[0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049]'; x13=[0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002]'; x14=[0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0]'; x21=[8.35 7.58 8.62 8.21 7.91]'; x22=[16.1 15.22 16.61 15.86 15.29]';，构建X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x21]与y1的多元回归方程的matlab函数，要求给出具体回归方程和给出检验过程

要构建X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x21]与y1的多元回归方程，并进行检验过程，您可以使用`fitlm`函数进行回归分析，并使用`formula`属性获取回归方程。然后，您可以使用`anova`函数进行方差分析来评估模型的显著性。

以下是具体的代码示例：

X = [x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x21];
lm = fitlm(X, y1);

regression_formula = lm.Formula;
disp(regression_formula);

anova_result = anova(lm);
disp(anova_result);

运行以上代码后，您将得到回归方程的具体形式以及方差分析结果。

方差分析结果将提供关于模型的显著性信息，包括每个自变量的F值、p值和显著性水平。

希望这可以帮到您！如果您有任何其他问题，请随时向我提问。

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x1,y1 = pygame.mouse.get_pos()

这行代码的作用是获取当前鼠标的位置，即返回一个包含鼠标当前位置的元组 (x, y)。具体来说，pygame.mouse.get_pos() 函数会返回鼠标在窗口中的坐标位置，其中 x 和 y 分别表示鼠标在窗口中的水平和垂直位置。通常情况下，我们可以将这个函数放在游戏循环中，每帧都获取一次鼠标位置，从而实现对鼠标位置的监测和响应。例如，如果我们希望在鼠标移动的时候，将游戏角色的位置设置为鼠标位置，可以在游戏循环中加入类似如下的代码：

x1, y1 = pygame.mouse.get_pos()
# 设置游戏角色的位置为鼠标位置
character.rect.x = x1
character.rect.y = y1

这样，当鼠标移动时，游戏角色的位置就会随之改变。

df1=pd.DataFrame(y1[0])

df1=pd.DataFrame(y1)是一个使用y1数据创建的DataFrame对象。DataFrame是pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析数据。它类似于一个二维表格，可以存储不同类型的数据，并提供了各种功能来操作和处理这些数据。

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